Deep Learning

Deep Learning이란 무엇인가?

딥러닝은 인공신경망을 기반으로 한 기계 학습의 한 분야입니다. 주로 데이터의 특징을 학습하여 복잡한 패턴을 인식하는 것에 사용됩니다.
딥러닝은 인간의 뇌 신경세포간의 연결 구조를 모방한 여러층의 신경망을 통해 데이터를 계층적으로 학습하는 방식으로 작동합니다. 이를 심층 신경망(Deep Neural Network) 즉 DNN이라고 불립니다.

y=wx+b

모든 인공지능 학습은 일차함수 즉 y=wx+b의 함수로 이뤄져있습니다.
주어진 x값과 y값을 통하여 w즉 기울기를 구할 수 있습니다.
이때 새로운 y값을 예측하고자 시도할 때에 앞서 구해진 기울기 즉 weights를 바탕으로 x값을 대입하여 연산하여 구할 수 있습니다.

결론적으로 인공지능의 최종 목표는 최적의 weight를 구하는 과정입니다.

심층신경망(Nueral Network)

• 그림에서 x가 input되는 층은 Input Layer입니다.

• 또한 layer마다 속해있는 작은 원은 Node입니다.

• 각 노드를 연결하는 선은 Parameter입니다.
  각 Parameter당 y=wx+b의 연산이 한 번씩 적용됩니다.

• 최종 Layer를 Ouput Layer라고 부르며 input Layer와 Output Layer 사이에 있는 모든 Layer는 Hidden Layer입니다.